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    土豆數據弗雷云,助力地災防治的數字化轉型
    來源:今報在線作者:洞察網2023-03-20 10:13:17

    隨著全球氣候變化的影響,地災頻發成為了威脅人類生命安全和財產的重要因素之一。我國地廣人多,山區、平原、海岸線等地區都存在不同程度的地質災害風險,如山體滑坡、泥石流、地面沉降、地震等。地質災害發生時,不僅會給人們的生命財產帶來極大的威脅,還會給社會經濟發展帶來不利影響。因此,地災防治工作顯得尤為重要。

    近年來,隨著數字化技術的發展,數字化地災防治成為了解決地災問題的重要途徑。“十三五”期間,全國地質災害防治工作圍繞著全國地質災害數據庫及相關信息化系統的建設深入開展,取得顯著的成果,全國受地質災害威脅的人數相比“十二五”減少了26%,災害發生次數、死亡人數以及直接經濟損失,同比分別減少47%、39%和41%。但截至“十三五”末的統計數據顯示,全國登記在冊地質災害隱患點共有328654處,潛在威脅1399萬人和6053億元財產的安全。地質災害防治形勢仍非常嚴峻。

    去年12月,自然資源部印發《全國地質災害防治“十四五”規劃》,強調當前地質災害防治工作存在調查評價精度不夠,先進技術手段應用不足,隱患識別、監測預警和風險管控能力不強等薄弱環節;全國地質災害防治工作,將始終聚焦“隱患在哪里”“結構是什么”“什么時候發生”等關鍵問題,通過科技創新、管理創新和信息化,不斷提升能力和水平。

    助力地質災害監測、預警和評價

    在尋求解決方案的道路上,土豆數據基于“云原生+AI”,構建“天·空·地·網”一體化、動態化的調查監測服務體系,通過對空天遙感,地面物聯網傳感及監測設備,以及社會面群測群防移動互聯網信息等多源異構時空大數據的實時采集、管理和分析,不斷強化地災防治信息化平臺的建設,在掌握地質環境現狀的同時,對其趨勢變化也做到高時效的監管。

    土豆數據還利用人工智能技術,實現對多源遙感影像數據的自動化解譯分析。其中,對可見光遙感影像中各類地物目標的識別,既重點對滑坡等紋理特征明顯的目標進行識別,也可助力掌握地質災害隱患點的周邊環境要素信息;對InSAR影像數據的自動化分析,側重于滑坡、地表塌陷等地質災害潛在風險診斷,重點化解現場勘察、目視解譯方式不易發現隱蔽性較強的地災隱患點的難題。

    而且在地災防治工作中還有其他的難點,雖然對地質災害風險預警或評估模型的構建,能夠將動態匯聚并得到有效治理的各類地質災害數據間建立關聯,對既有隱患點做到及時、科學的評價、監管、防范,與此同時也能根據各類調查監測、物聯網等數據的動態變化,主動發現新的地質災害隱患點。但是,同一模型針對不同地區的災害預警和分析評價,難以保障一致的準確性;因此,增強模型在不同地區的適用性,提高預警和評價精度和準確度,是地災防治工作走向智能化、自動化的主要訴求。

    為了解決這一問題,土豆數據通過綜合運用人工智能及知識圖譜等技術,提供地災預警和分析模型的開發訓練環境,高效建立基礎空間數據、地災數據與跨領域各類數據的關聯,在云端算力的支持下可對模型精度持續優化。不斷提升地災防治領域的大數據挖掘和分析能力,讓模型成果更具實用性,助力對災害結構的分析和災情發展趨勢的推演。

    聚焦地質災害大數據動態管理

    隨著國家級、省級地質災害信息系統的全面建設,現有的地質災害數據庫成果,已實現對地質災害隱患點和綜合防治業務數據的積累,初步滿足地質災害調查、監測預警、項目管理和指揮調度在線化應用。

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    基于云原生的湖倉一體大數據技術架構,土豆數據依據地災防治領域的權威數據及技術標準,推動業務部門內部,以及跨部門、跨領域相關大數據的一體化治理,既明晰存量數據資產的現狀,也實現對增量數據的實時動態化入庫管理。基于湖倉一體的數據治理方式及成果,可進一步面向數據應用及服務,為超大數量級的數據處理和分析奠定基礎。

    土豆數據面向地災防治工作的精細化管理和空間分析對于實景三維各類地理場景數據的動態更新需求,利用云端算力大幅提升傾斜攝影三維模型,以及DOM、DSM、DEM等標準化遙感影像的生產、處理效率,滿足地災防治對于二三維基礎空間數據的常態化更新,以及應急形勢下的快拼成圖等需求,進而以數據治理成果為基礎對數據資產進行空間可視化承載和分析,豐富和完善地災隱患點的動態屬性展示,從預警、評價等方面支撐地災防治的管理決策。

    但隨著數據采集方式的多元化和采集能力的提升,對多源異構地質災害數據的積累沉淀,因缺乏統籌及動態化的管理方式,導致難以掌握數據底數,地災隱患點管理不清晰,數據資產更難以被高效訪問和利用。

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    云原生計算引擎提升業務計算效率

    另外從整體來看,地質災害防治工作數字化轉型的難點,在于能夠及時、動態化地匯聚海量地質災害相關的業務數據和各類基礎地質信息,并通過高效的數據管理、組織和分析,實現對地質災害隱患點的高效監管,以及對各地區地質災害風險的精準預警評價;而痛點則在于如何滿足過程中有關數據管理、處理、分析等環節在效率層面的高標準要求。土豆數據面向時空信息領域多源異構密集型計算需求打造的時空數據智能操作系統「智能超算云」,為地質災害防治管理部門構建數字化轉型不可或缺的云原生時空底座。

    一方面,在「智能超算云」的支持下,土豆數據能夠幫助地質災害防治的管理部門,統籌既有及不斷增加的計算、存儲服務器設備,構建容器和虛擬機一體化的云原生環境,能夠根據業務的需要彈性適配,實現對計算和存儲資源的智能匹配調度,從而大幅提升業務的計算效率。

    另一方面,地質災害防治數字化的各類基礎軟件、核心功能、算法和模型,可通過「智能超算云」實現了原子級的深度解構,能夠通過快速的流程編排方式,低代碼或零代碼快速搭建地災防治的信息化應用,全面提升應用服務開發效率、降低成本。

    在云原生計算引擎的加持下,土豆數據推動地災防治信息化平臺建設中的各類應用服務的統一集成,以在線服務的方式,為相關部門所高效調取使用。

    總之,數字化地災防治是我國應對地質災害的重要手段,也是數字化技術在實踐中的重要應用。同時,數字化地災防治也可以促進地質災害的科學研究和技術創新,推動數字化技術在地質災害領域的應用和發展。我們需要進一步加強數字化地災防治的研究和實踐,加強數字化技術在地質災害領域的應用和推廣,不斷提高地災防治水平,為保障人民生命財產安全、促進國家經濟社會可持續發展作出更大的貢獻。

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    [責任編輯:linlin]

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